语言大模型 / LLM

Large Language Model (LLM)-enabled Reinforcement Learning for Wireless Network Optimization

基于大语言模型的强化学习用于无线网络优化

Jie Zheng, Ruichen Zhang, Dusit Niyato, Haijun Zhang, Jiacheng Wang, Hongyang Du, Jiawen Kang, Zehui Xiong

机构 * State-Province Joint Engineering and Research Center of Advanced Networking and Intelligent Information Services, College of Computer Science, Northwest University（高级网络与智能信息服务省-市联合工程与研究中心，计算机科学学院，西北大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Institute of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing（人工智能研究院，北京科技大学） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, the University of Hong Kong（电子与电气工程系，香港大学） ； Automation of School, Guangdong University of Technology（自动化学院，广东工业大学） ； Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出利用大语言模型增强强化学习，以优化6G无线网络，通过多智能体强化学习框架提升网络性能。

Reinforcement Learning with Promising Tokens for Large Language Models

基于有前景标记的强化学习用于大语言模型

Jing-Cheng Pang, Liang Lu, Xian Tang, Kun Jiang, Sijie Wu, Kai Zhang, Xubin Li

机构 * huawei（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 基于有前景标记的强化学习框架通过解耦战略决策与标记生成，有效提升大语言模型的训练稳定性与样本效率。

Chain-of-Thought Reasoning with Large Language Models for Clinical Alzheimer's Disease Assessment and Diagnosis

基于大语言模型的链式推理在临床阿尔茨海默病评估与诊断中的应用

Tongze Zhang, Jun-En Ding, Melik Ozolcer, Fang-Ming Hung, Albert Chih-Chieh Yang, Feng Liu, Yi-Rou Ji, Sang Won Bae

机构 * Stevens Institute of Technology（斯蒂文斯理工学院） ； Surgical Trauma Intensive Care Unit（外科创伤重症护理科） ； Institute of Brain Science（脑科学研究所） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出利用大语言模型的链式推理进行阿尔茨海默病的评估与诊断，通过生成推理路径提升诊断稳定性和性能，F1分数提升达15%。

Making Slow Thinking Faster: Compressing LLM Chain-of-Thought via Step Entropy

让慢思考更快：通过步骤熵压缩LLM的链式思考

Zeju Li, Jianyuan Zhong, Ziyang Zheng, Xiangyu Wen, Zhijian Xu, Yingying Cheng, Fan Zhang, Qiang Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（中国香港大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；SFT(abstract)

AI总结 通过步骤熵压缩LLM的链式思考，提升推理效率并保持准确性。

Comments Accepted by ICLR2026

Unlocking Reasoning Capability on Machine Translation in Large Language Models

在大语言模型中解锁机器翻译的推理能力

Sara Rajaee, Sebastian Vincent, Alexandre Berard, Marzieh Fadaee, Kelly Marchisio, Tom Kocmi

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Cohere Labs（Cohere实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出了一种针对翻译的结构化推理框架，通过多步骤草稿、充分性细化、流畅性提升和选择性迭代修订，显著提升了大语言模型在机器翻译中的性能。

TabTracer: Monte Carlo Tree Search for Complex Table Reasoning with Large Language Models

TabTracer：基于大语言模型的复杂表格推理的蒙特卡洛树搜索

Zhizhao Luo, Zhaojing Luo, Meihui Zhang, Rui Mao

机构 * Beijing Institute of Technology, Zhuhai（北京理工大学（珠海）） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TabTracer通过多步工具调用和显式状态跟踪，提升复杂表格推理的准确率并降低token成本。

ProMoral-Bench: Evaluating Prompting Strategies for Moral Reasoning and Safety in LLMs

ProMoral-Bench：评估大语言模型中道德推理与安全性的提示策略

Rohan Subramanian Thomas, Shikhar Shiromani, Abdullah Chaudhry, Ruizhe Li, Vasu Sharma, Kevin Zhu, Sunishchal Dev

专题命中 推理与问题求解 ：prompting(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 ProMoral-Bench通过统一道德安全评分评估多种提示策略，发现紧凑示例引导框架在道德和安全方面表现更优。

V2V-GoT: Vehicle-to-Vehicle Cooperative Autonomous Driving with Multimodal Large Language Models and Graph-of-Thoughts

V2V-GoT: 基于多模态大语言模型和思维图的车对车协同自动驾驶

Hsu-kuang Chiu, Ryo Hachiuma, Chien-Yi Wang, Yu-Chiang Frank Wang, Min-Hung Chen, Stephen F. Smith

机构 * NVIDIA ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 本文提出V2V-GoT框架，结合多模态大语言模型和图-思维方法，提升车对车协同自动驾驶的感知、预测和规划能力。

Comments Accepted by ICRA 2026 (IEEE International Conference on Robotics and Automation). Project: https://eddyhkchiu.github.io/v2vgot.github.io/ Code: https://github.com/eddyhkchiu/V2V-GoT Dataset: https://huggingface.co/datasets/eddyhkchiu/V2V-GoT-QA

Beyond Token-Level Policy Gradients for Complex Reasoning with Large Language Models

超越令牌级策略梯度：用于大语言模型复杂推理的多令牌策略梯度优化

Mufan Xu, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Zhengyu Niu, Muyun Yang, Tiejun Zhao, Min Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MPO框架，通过多令牌级优化提升大语言模型在复杂推理任务中的性能。

Algorithmic Primitives and Compositional Geometry of Reasoning in Language Models

语言模型中推理的算法原语与组合几何

Samuel Lippl, Thomas McGee, Kimberly Lopez, Ziwen Pan, Pierce Zhang, Salma Ziadi, Oliver Eberle, Ida Momennejad

机构 * Microsoft Research NYC（微软研究院纽约分部） ； Center for Theoretical Neuroscience（理论神经科学中心） ； Department of Psychology（心理学系） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Institute for Pure and Applied Mathematics（纯粹与应用数学研究所） ； Emory University（埃默里大学） ； Rice University（里士满大学） ； Mount Holyoke College（马里兰霍克学院） ； Technische Universität Berlin（柏林技术大学） ； BIFOLD-Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data（柏林学习与数据基础研究所） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过分析语言模型中的算法原语，揭示其推理过程的组合几何结构，并展示原语在跨任务和跨模型中的可迁移性。

MergePipe: A Budget-Aware Parameter Management System for Scalable LLM Merging

MergePipe: 一种面向可扩展大语言模型融合的预算感知参数管理系统

Yuanyi Wang, Yanggan Gu, Zihao Wang, Kunxi Li, Yifan Yang, Zhaoyi Yan, Congkai Xie, Jianmin Wu, Hongxia Yang

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MergePipe通过预算感知的参数管理实现高效的大语言模型融合，减少I/O并提升整体性能。

A Financial Brain Scan of the LLM

对大型语言模型的金融脑扫描

Hui Chen, Antoine Didisheim, Mohammad, Pourmohammadi, Luciano Somoza, Hanqing Tian

机构 * University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过

Comments 47 pages

Internal Planning in Language Models: Characterizing Horizon and Branch Awareness

语言模型中的内部规划：刻画视野与分支意识

Muhammed Ustaomeroglu, Baris Askin, Gauri Joshi, Carlee Joe-Wong, Guannan Qu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过分析语言模型内部计算结构，揭示规划视野与分支意识的特性，为理解模型内部动态提供通用工具。

Comments Accepted to ICLR 2026

Execution-State-Aware LLM Reasoning for Automated Proof-of-Vulnerability Generation

面向执行状态的LLM推理用于自动化漏洞证明生成

Haoyu Li, Xijia Che, Yanhao Wang, Xiaojing Liao, Luyi Xing

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 DrillAgent通过结合LLM语义推理与执行状态反馈，实现自动化漏洞证明生成，显著提升漏洞检测效率。

Comments Version 1.0 (13 pages, 7 figures)

Integrated Exploration and Sequential Manipulation on Scene Graph with LLM-based Situated Replanning

基于场景图的LLM定位再规划集成探索与顺序操作

Heqing Yang, Ziyuan Jiao, Shu Wang, Yida Niu, Si Liu, Hangxin Liu

机构 * Beihang University（北航大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（一般人工智能国家重点实验室） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 EPoG通过结合基于图的全局规划器与LLM的定位局部规划器，实现探索与顺序操作规划的无缝结合，有效提升机器人在部分已知环境中的任务执行效率。

Comments 8 pages, 7 figures; accepted by ICRA 2026

wd1: Weighted Policy Optimization for Reasoning in Diffusion Language Models

wd1: 为扩散语言模型推理的加权策略优化

Xiaohang Tang, Rares Dolga, Sangwoong Yoon, Ilija Bogunovic

机构 * Department of Statistical Science, University College London, United Kingdom（伦敦大学统计科学系） ； UCL AI Centre, University College London, United Kingdom（伦敦大学UCL人工智能中心） ； Graduate School of AI, Ulsan National Institute of Science and Technology, South Korea（韩国乌山国立科学与技术研究院人工智能研究生院） ； Department of Mathematics and Computer Science, Universität Basel, Switzerland（巴塞尔大学数学与计算机科学系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 wd1通过加权策略优化提升扩散语言模型推理能力，实现更高准确率和更低计算成本。

Comments Accepted to ICLR 2026

OpenTSLM: Time-Series Language Models for Reasoning over Multivariate Medical Text- and Time-Series Data

OpenTSLM：用于多变量医学文本和时间序列数据推理的时间序列语言模型

Patrick Langer, Thomas Kaar, Max Rosenblattl, Maxwell A. Xu, Winnie Chow, Martin Maritsch, Robert Jakob, Ning Wang, Juncheng Liu, Aradhana Verma, Brian Han, Daniel Seung Kim, Henry Chubb, Scott Ceresnak, Aydin Zahedivash, Alexander Tarlochan Singh Sandhu, Fatima Rodriguez, Daniel McDuff, Elgar Fleisch, Oliver Aalami, Filipe Barata, Paul Schmiedmayer

机构 * Stanford Mussallem Center for Biodesign（斯坦福 Mussallem 生物设计中心） ； Centre for Digital Health Interventions（数字健康干预中心） ； Agentic Systems Lab（代理系统实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Microsoft（微软） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google Research（谷歌研究） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Amazon（亚马逊） ； Division of Cardiovascular Medicine（心血管医学部） ； Division of Cardiology（心内科部） ； Pediatric Cardiology（儿童心内科） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 OpenTSLM通过整合时间序列作为原生模态，提升对多变量医学文本和时间序列数据的推理能力，其模型在多个任务中均优于基线模型。

RapidPen: Fully Automated IP-to-Shell Penetration Testing with LLM-based Agents

RapidPen: 基于大语言模型的完全自动化IP到Shell渗透测试框架

Sho Nakatani

机构 * SecDevLab Inc（SecDevLab公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 RapidPen基于大语言模型实现完全自动化IP到Shell渗透测试，通过任务规划与反馈循环高效发现并利用漏洞，降低安全测试成本与门槛。

Synthetic Reader Panels: Tournament-Based Ideation with LLM Personas for Autonomous Publishing

合成读者面板：基于比赛的创意生成与LLM角色用于自主出版

Fred Zimmerman

机构 * Nimble Books LLC（Nimble Books公司） ； Big Five Killer LLC（Big Five Killer公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究提出利用合成读者面板进行自主出版，通过LLM角色模拟多样化读者进行比赛评估，有效识别内容问题并提升高质量概念比例。

Comments 5 tables, 1 figure

Reasoning Language Models for complex assessments tasks: Evaluating parental cooperation from child protection case reports

用于复杂评估任务的推理语言模型：从儿童保护案件报告中评估父母合作

Dragan Stoll, Brian E. Perron, Zia Qi, Selina Steinmann, Nicole F. Eicher, Andreas Jud

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文研究了推理语言模型在评估儿童保护案件中父母合作方面的有效性，发现模型在母亲合作评估上表现更佳，但对父亲合作的评估准确性较低，提示需关注性别差异。

Multi-LLM Thematic Analysis with Dual Reliability Metrics: Combining Cohen's Kappa and Semantic Similarity for Qualitative Research Validation

多LLM主题分析与双可靠性指标：结合Cohen's Kappa和语义相似性进行定性研究验证

Nilesh Jain, Hyungil Suh, Seyi Adeyinka, Leor Roseman, Aza Allsop

机构 * AZA Lab, Department of Psychiatry, Yale University（AZA实验室、精神病学系、耶鲁大学） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Center for Collective Healing, Howard University（精神病学与行为科学系、集体愈合中心、霍华德大学） ； Department of Psychology, University of Exeter（心理学系、埃克塞特大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出一种结合Cohen's Kappa和语义相似性的多LLM主题分析框架，通过多轮验证提升定性研究的可靠性。

Comments 11 pages, 1 figure, 3 tables

Protect$^*$: Steerable Retrosynthesis through Neuro-Symbolic State Encoding

Protect$^*$: 通过神经符号状态编码实现可操控的逆合成

Shreyas Vinaya Sathyanarayana, Shah Rahil Kirankumar, Sharanabasava D. Hiremath, Bharath Ramsundar

机构 * Deep Forest Sciences（深林科技） ； Departament de Farmacologia, Toxicologia i Química Terapèutica, Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学药理学、毒理学与治疗化学系） ； Institut de Nanociència i Nanotecnologia IN2UB, Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学纳米科学与纳米技术研究所） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 Protect$^*$通过神经符号状态编码实现逆合成的可控生成，结合规则推理与神经模型，提升化学合成路径的可靠性与准确性。

Cognitive networks reconstruct mindsets about STEM subjects and educational contexts in almost 1000 high-schoolers, University students and LLM-based digital twins

认知网络重构了近1000名高中生、大学生和基于LLM的数字双胞胎对STEM学科和教育环境的看法

Francesco Gariboldi, Emma Franchino, Edith Haim, Gianluca Lattanzi, Alessandro Grecucci, Massimo Stella

机构 * Department of Psychology and Cognitive Science, University of Trento（心理学与认知科学系，特伦托大学） ； Department of Psychology and Communication, University of Bari（心理学与传播系，巴里大学） ； Department of Physics, University of Trento（物理学系，特伦托大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过认知网络分析揭示了不同群体对STEM学科的认知和情感差异，发现数学和统计学在高焦虑群体中表现出负面特征，而基于LLM的数字双胞胎在模拟文化态度时存在不足。

R-Diverse: Mitigating Diversity Illusion in Self-Play LLM Training

R-Diverse: 缓解自博弈LLM训练中的多样性幻觉

Gengsheng Li, Jinghan He, Shijie Wang, Dan Zhang, Ruiqi Liu, Renrui Zhang, Zijun Yao, Junfeng Fang, Haiyun Guo, Jinqiao Wang

机构 * Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所基础模型研究中心） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 R-Diverse通过引入记忆增强惩罚和技能感知测量，缓解自博弈LLM训练中的多样性幻觉问题，提升模型推理能力。

Predicting the Order of Upcoming Tokens Improves Language Modeling

预测即将到来的令牌顺序改进语言建模

Zayd M. K. Zuhri, Erland Hilman Fuadi, Alham Fikri Aji

机构 * Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过学习排序损失预测令牌顺序，改进语言模型的下一个令牌预测性能。

Approximating Human Strategic Reasoning with LLM-Enhanced Recursive Reasoners Leveraging Multi-agent Hypergames

用LLM增强的递归推理器近似人类战略推理

Vince Trencsenyi, Agnieszka Mensfelt, Kostas Stathis

机构 * Royal Holloway University of London（伦敦皇家霍洛威大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于LLM增强的递归推理器框架，通过多智能体超游戏模型评估LLM的递归推理能力，并展示了其在近似人类行为和最优解达成方面的优势。

Enhancing Supermarket Robot Interaction: A Multi-Level LLM Conversational Interface for Handling Diverse Customer Intents

增强超市机器人交互：一种多层级LLM对话接口用于处理多样化客户意图

Chandran Nandkumar, Luka Peternel

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出多层级LLM接口提升超市机器人处理多样化客户意图的效率与性能。

Journal ref Frontiers in Robotics and AI, Volume 12, 1576348, April 2025

Improved Bug Localization with AI Agents Leveraging Hypothesis and Dynamic Cognition

改进的AI代理在利用假设和动态认知进行Bug定位中的应用

Asif Mohammed Samir, Mohammad Masudur Rahman

机构 * Dalhousie University（达尔豪西大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出CogniGent技术，利用AI代理进行因果推理和动态认知调试，提升bug定位的准确性和效率。

Comments 13 pages, 7 tables, 5 figures

RynnBrain: Open Embodied Foundation Models

RynnBrain: 开放式具身基础模型

Ronghao Dang, Jiayan Guo, Bohan Hou, Sicong Leng, Kehan Li, Xin Li, Jiangpin Liu, Yunxuan Mao, Zhikai Wang, Yuqian Yuan, Minghao Zhu, Xiao Lin, Yang Bai, Qian Jiang, Yaxi Zhao, Minghua Zeng, Junlong Gao, Yuming Jiang, Jun Cen, Siteng Huang, Liuyi Wang, Wenqiao Zhang, Chengju Liu, Jianfei Yang, Shijian Lu, Deli Zhao

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 RynnBrain提出了一种开放的具身基础模型，通过统一框架强化感知、推理、规划等能力，显著优于现有模型，并能高效适应多种具身任务。

Comments Homepage: https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnBrain.github.io

C^2ROPE: Causal Continuous Rotary Positional Encoding for 3D Large Multimodal-Models Reasoning

C^2ROPE: 3D 大多模态模型推理中的因果连续旋转位置编码

Guanting Ye, Qiyan Zhao, Wenhao Yu, Xiaofeng Zhang, Jianmin Ji, Yanyong Zhang, Ka-Veng Yuen

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（物联网智能城市国家重点实验室，澳门大学） ； Department of Automation, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学自动化系） ； Institute of Advanced Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学先进技术研究院） ； School of Computer Science and Technology, USTC（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence and Data Science, USTC（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 C^2ROPE通过引入空间-时间连续位置编码和切比雪夫因果掩码，解决3D多模态模型中视觉特征连续性和因果关系建模问题。

Comments Accepted in ICRA 2026